Data Harvesting is cruciaal voor een Franchiseformule!
Als eerste omdat het de franchisegever in staat stelt waardevolle inzichten te verkrijgen in het gedrag en de voorkeuren van klanten, die kunnen worden gebruikt om de algemene prestaties van de franchise te verbeteren.
Data harvesting (verzamelen) kan worden gebruikt om demografische gegevens van klanten, koopgewoonten en feedback over producten of diensten bij te houden. En ook om demografische gegevens van de klanten op te halen en die weer te verzamelen voor nog te nemen beslissingen.
Deze informatie kan worden gebruikt om weloverwogen beslissingen te nemen over productontwikkeling, marketingstrategieën, locatiestrategie en de algemene bedrijfsvoering.
Als een franchisegever bijvoorbeeld ontdekt dat een bepaald product of een bepaalde dienst bijzonder populair is bij een bepaalde target groep, kan hij ervoor kiezen zijn marketingbudgetten te richten op het bereiken van die doelgroep.
Data harvesting kan ook worden gebruikt om patronen en trends in het gedrag van klanten te identificeren, waardoor beslissingen over voorraadbeheer, personeel en andere operationele aspecten van het bedrijf kunnen worden genomen.
Ook is het volgen van trends in de opbouw van klanten interessant, zie je steeds meer klanten met een hoger gemiddeld inkomen terug in de data, dan kan dit leiden tot beslissingen voor het assortiment of de prijs propositie. Andersom geld dit precies hetzelfde, steeds meer informatie over klanten met een lager gemiddeld inkomen helpt je ook.
Evaluatie & Feedback
Bovendien kan data harvesting worden gebruikt om de prestaties van individuele franchisenemers te evalueren. Door de verkoop- en omzetgegevens van elke franchisevestiging bij te houden.
Kan de franchisegever vaststellen welke vestigingen goed presteren en welke het moeilijk hebben. Deze informatie kan worden gebruikt om gerichte ondersteuning en opleiding te bieden aan slecht presterende locaties, waardoor de algemene prestaties van het franchisesysteem kunnen worden verbeterd.
Of de marketing inspanningen voor een locatie met een ander demografische opbouw van de klanten aan te passen.
Kortom, data harvesting is een cruciaal aspect voor een franchiseformule, omdat het de franchisegever in staat stelt datagestuurde beslissingen te nemen en de algemene prestaties van het franchisesysteem te verbeteren.
Onderbuikgevoel
Op basis van data en informatie genomen beslissingen zijn beslissingen die gebaseerd zijn op gegevens en analyse, in plaats van op intuïtie of buikgevoel.
Een beoordeling van een nieuwe locatie of de omzet resultaten van een bestaande locatie zorgen met als de beslissing op basis van data wordt genomen er anders uit zien dan als het op basis van intuïtie of onderbuikgevoel genomen wordt.
Als de data beschikbaar is als het verzamelen van data slim is ingericht dan is het ook makkelijker om de data in te zetten voor gewogen beslissingen.
Met data harvesting kan een franchiseformule grote hoeveelheden gegevens verzamelen en analyseren over klantgedrag, voorkeuren en prestaties van de franchisenemers.
Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt om weloverwogen beslissingen te nemen over verschillende aspecten van het bedrijf, zoals:
Productontwikkeling:
Door gegevens over klantenvoorkeuren en koopgewoonten te analyseren, kan de franchisegever geïnformeerde beslissingen nemen over welke producten of diensten te ontwikkelen of stop te zetten. Als bijvoorbeeld uit gegevens blijkt dat een bepaald product bijzonder populair is bij een bepaalde doelgroep, kan de franchisegever ervoor kiezen soortgelijke producten te ontwikkelen of zijn marketinginspanningen op die doelgroep te richten.
Effectieve marketing:
De klant data van een locatie geeft inzicht in waar de Klanten vandaan komen, wat hun gemiddeld inkomen is, wat hun gezinssamenstelling is etc. Dat maakt het effectief voor marketing om bij een volgende locatie die specifieke uitgewerkte klanten te vinden in een andere stad en daar direct de marketing op de te richten. Met data kun je de socialmedia campagnes heel gericht inzetten op klantgroep, woonwijk, inkomens, niveau etc.
.